文章为普通人提供了学习大模型应用开发的10条建议，强调该领域具有"低门槛、高需求、强落地性"三大优势。从夯实Python基础、选择高效学习路径到实践应用、借助开源生态、聚焦细分场景、构建作品集，作者详细阐述了从零到精通的系统策略。文章指出，大模型应用开发是普通人进入AI领域的绝佳窗口，通过科学规划和持续学习，普通人也能抓住AI时代红利，实现职业突破。

本文提出了一种基于“向量检索+大模型”的混合文本分类方案，旨在解决传统方法的三大痛点：高标注成本、低迭代灵活性和弱泛化能力。该方案采用双阶段架构：离线阶段构建标签-样本向量索引库，在线阶段通过向量检索粗筛候选标签后，利用大模型进行精准分类。技术选型推荐使用BGE-base-zh-v1.5作为句子嵌入模型，Milvus向量数据库和轻量级Qwen3大模型，在保证分类精度的同时大幅降低实现成本。工程实现

电力行业已积累丰富智能能力，但这些"系统内能力"无法被AI Agent调用，成为AI时代障碍。AI Agent本质是"能力组织者"，电力系统改造需遵循"能力解耦+工具化+语义封装"思想，通过能力原子拆解、接口工具化封装、构建工具中台、实现Agent与大模型协同、发展多Agent协同五个步骤，分阶段释放系统能力价值，最终实现智能体理解、调用、组合电力系统能力的真正智能电网。

本文介绍了LangGraph智能体开发的两种高阶设计模式：协调器-工作者模式和评估器-优化器模式。协调器-工作者模式通过动态任务分解与委派处理复杂不确定的子任务，其中协调器负责规划分解任务，工作者执行具体子任务；评估器-优化器模式通过生成-反馈-优化循环持续提升输出质量。文章以"专题报告生成智能体"为例，详细展示了协调器-工作者模式的代码实现过程，包括定义结构化输出、状态管理、

文章探讨了大模型Agent开发的工程落地挑战，强调需在算力、延迟与任务难度间做出取舍。针对弱模型，提出通过结构化设计替代复杂推理；架构设计应基于具体场景而非盲目照搬；技术决策需基于实证主义和全面测试集评估。摒弃理想化预设，在资源受限条件下求解最大公约数，才是Agent开发的务实之道。

本文详细介绍了大模型的定义、基本原理与核心特点，包括Transformer架构、预训练+微调范式、缩放定律等。重点解析了大模型的涌现能力、数据驱动通用性和高算力依赖，并提供了完整的训练流程：预训练、指令微调和对齐微调。最后分享了学习大模型的方法和资源，为初学者提供了系统化的学习路径。

在软件研发规模持续扩大、交付节奏不断加快的背景下，**测试与质量保障团队正面临前所未有的成本与效率压力**。本文结合一线实践，总结 AI 在软件测试/质量保障领域的可落地方向，重点聚焦：**哪些地方真的能减少人力投入，而不是“看起来很智能”**。

AI正颠覆全行业，要求每个人提升AI领导力。未来职业结构将呈现"两头重，中间轻"形态，程序员需向专业能力更强的方向发展。文章详细介绍了程序员转型大模型开发的四大方向(NLP、CV、算法、部署)，分析了岗位需求和薪资前景，并提供了系统学习资源，帮助程序员快速掌握大模型技术，实现职业升级。

知识图谱与大模型互补解决幻觉问题 知识图谱通过"实体-关系-实体"三元组构建结构化知识网络，可作为大模型的权威知识库，提供可验证事实并增强推理透明度。二者优势互补：知识图谱帮助大模型减少错误、提高解释性，大模型则提升知识图谱构建效率。现有工程方案包括RAG外挂、Prompt约束和人工审核，而GraphRAG技术将知识图谱深度融入大模型流程，成为解决幻觉问题的有效方案。这种结合既

《2025数智采购供应链发展报告》由权威机构联合发布，全面呈现数智采购行业发展态势。报告显示2024年我国数字化采购规模达21.7万亿，同比增长16.2%，渗透率提升至11.5%。通过23家央国企和11家技术服务商案例，深入剖析工业品采购痛点与数字化解决方案。报告同时指出行业面临传统思维固化等挑战，但也存在供应链金融、AI大模型等发展机遇，为企业战略布局提供重要参考。